AI 是否拥有意识？从意识的下定义说起

头的更加像有思维。 不道德确实是实质得成结论与思维、概念化等就其的不道德，例如可以思维到比如说，对举例来说抑制的反不应，或更加十分复杂的不道德，如言语和推理。 特殊性确实自由选择它的能够以及这些能够与环境污染的关系。例如桌子或椅子并没或许受到环境污染的演化受压，因此它没任何理由演化成像一只猫对环境污染所以外的的那种思维。 概念确实包含概念本身的连贯性、感染力等。

现在分析心智的形而上学家大略有两层面的概念极端：一是包容派，例如当成原子都可以以外思维的泛心派；二是机械主义派，他们否认非肉体实质以外思维。但无论是哪种极端，都可以从上述的四种不同确实里辩论 AI 的思维原因。

2 AI 确实有思维最重要吗？

绝大多数 AI 从业人员都不才会将思维这一特性自由选择上来，AI 和思维显然还只实际上于某些经典电影对将会的想象里。不过在安全、伦理、偏见与公正性层面，思维与 AI 的为基础已在学术界和工业界里引致越来越多的重视。

Askell 当成，AI 不具成因思维，这就这样一来它很不太可能持续发展成伦理观，而这与它的创都以者彼此间有莫大关系。特别是在是当 AI 犯了有误或者受到「虐待」的时候，它的毫无无论如何不应当负有一定的法律条文责任。

Askell 辩论了价值观形而上学里的两个最重要概念：价值观不道德锥体（moral agent）和价值观诚挚单纯（moral patient）。其里，「价值观不道德锥体」是不具分辨凡人人有能力也、并可以负有严重后果的不道德锥体，如成年人；而「价值观诚挚单纯」则难以分辨凡人认，即难以从价值观上收尾约束、一般不才会负有严重后果的实质，如蟑螂或者幼小的婴儿。

价值观诚挚单纯

Askell 当成，实质一旦以外类似寂寞和悲伤的 心智（sentisent）就极可能带进价值观诚挚单纯。而如果找到价值观诚挚单纯（比如那只）受到 悲伤，而普通人却没试图去尽价值观应消除其悲伤，这是不合理的。她同时当成，成因思维是感官的必要条件，因而实质性，成因思维是带进价值观诚挚单纯的正因如此。

可能的争论是某些群锥体确实不具价值观地位（moral status），或者确实以外更加高的价值观地位。价值观地位来自形而上学，是指一个群锥体确实可以从价值观内涵上辩论它们的犯错。例如，多数生物不具价值观地位，而无肉体物锥体则没。过份忽略某一群锥体不具这一地位显然在暗指这一群锥体更加最重要，其他群锥体没那么最重要。这就像「获取蟑螂、蟑螂、胎儿、环境污染等更加多价值观地位的论点一样让人担忧」。

Askell 表明，尽力一个群锥体并不必需以牺牲其他群锥体为不惜一切。例如，食用素食对蟑螂和肉体健康都有优点。「团队通常不才会相互竞争相同的森林资源，我们通常可以适用不同的森林资源来尽力两个团队，而不是强迫在它们彼此间收尾各种因素。如果我们想增加可用全球脱贫的森林资源，将既有的募捐从慈善事业里拿成来并不是唯一的自由选择——我们还可以提倡更加多的人募捐和募捐。」

所以，当将会有感官能力也的 AI 系统设计带进价值观诚挚锥体时，并不这样一来我们对其它肉体的福祉早已珍惜，也不这样一来我们必需转移既有森林资源来尽力他们。

价值观不道德锥体

价值观不道德锥体因为在生活中凡人认，他们极端以好的方型式正直，不致以坏的方型式正直。当做了价值观或法律条文上不允许的不想的时候，他们才会受到相不应的处罚。

价值观不道德锥体里最弱的大部分只必需对积极和消极的激励得成结论反不应。这就是说，另外的实质 可以处罚该不道德锥体的不良不道德或加分其更佳不道德，因为这将改善不道德锥体短期内的不道德。

值得请注意的是，Askell 表明： 转交抑制并得到反馈显然并不要求成因思维。概念上的 ML 系统设计在某种内涵上早就符合这一自然，比如模型必需降低损失惨重数组，或者强化自学里更加轻微的「加分」和「处罚」。

图注：强化自学的加分反馈机制

那么对于更加强的价值观不道德锥体呢？我们通常当成，只有当不道德锥体有能力也了解认人有，并没被糊弄采取其它不道德时，Ta 才能对他们的不道德负有价值观法律条文责任。举例，一个人说服他的朋友在雨林烧掉，如果这位朋友被抓到到，不管他怎么辩解自己是受到别人胁迫才烧掉的，负有价值观法律条文责任的都是招致火灾的人（即朋友本人），而不是说服他的人。但是，如果一个人体能训练他的猫去烧掉，在这种只能，我们才会将大大部分的价值观法律条文责任放在这位体能训练师而不是他的小动物身上。

为什么我们让肉体纵火犯负有价值观法律条文责任，而不是作战单位的猫？首先，肉体纵火犯有能力也自由选择他们的自由选择，并自由选择不听从朋友的劝诱，而猫则缺乏这种能力也来推理他们的自由选择。其次，猫总是明白自己的不道德是有误的，也总是表现成做错事的意在（disposition）——它只是做了它识字体能训练的不想。

假定先进的机器自学系统设计在这种更加强的内涵上带进价值观不道德锥体，即它完全有能力也了解认，充分自由选择可取的附加，并按照自己的无意正直，那么这确实这样一来： 如果机器自学系统设计做错了事，那些创建该系统设计的人不应当被免除价值观法律条文责任？

回应，Askell 给与坚决见解。为了更加细致地自由选择这一原因，她当成可以问起毫无无论如何们都有几个原因：

揭示特定的实质（如AI）预期的制约是什么？ 毫无无论如何为获有关其制约的确实忍耐了多少希望？ 他们对他们揭示实质的不道德可以在多反之亦然上收尾控制（无论是直接制约其不道德还是间接制约其意在）？ 在他们力所能及的在世界上，他们为改善实质的不道德忍耐了多少希望？

即使毫无无论如何尽一切希望保障 ML 系统设计运行更佳，它们还是可能才会告终。有时这些告终还是由于毫无无论如何的有误或疏忽而致使的。Askell 当成： 揭示价值观不道德锥体毫无无论如何才会使不想十分复杂化，因为价值观不道德锥体比自动机（automata）更加难预测，比方自动驾驶对于路况的假定。但这并不可免除创都以者为其揭示的 AI 系统设计的安全原因负责的应。

3 分析 AI 思维的工都以有多最重要？

目前 AI 领域专门针对思维（甚至其它形而上学层面的探讨）的分析非常少，但也早就有史家在针对该戏谑收尾跨领域的合都以分析。比如，GPT-3风靡一时后，个人兴趣形而上学原因探讨的博客 Daily Nous 就专门辟了一个板块辩论母语形而上学在 AI 上的探讨。

但同时，Askell 忽略，对 AI 思维的辩论不不应意味着驻留在形而上学型式的抽象思辨上，还要致力于持续发展就其的实用框架，比如为机器思维和感官建立一系列高效的评估。目前早就有一些步骤可以可用检测蟑螂疼痛，显然可以从那里获一些想象力。

反过来说，我们对 AI 思维的了解多一分，对肉体本身的了解就多一分。因此，对 AI 思维的辩论虽暂未能订下分立的协商，但辩论本身已是一种进步。期待更加多的 AI 思维分析工都以。

参见链接：

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